Premièrement, l'algorithme linéaire

a un algorithme d'apprentissage adaptatif qui s'auto-étudiera à l'intérieur, ce qui peut être considéré comme une greffe du gène de base. C'est un algorithme qui peut apprendre à améliorer l'algorithme. Quand est une possibilité d'apprendre à apprendre.

Il n'y a pas de paramètres de données et de modèles dans la bibliothèque d'algorithmes PostPartum. Le bébé pleure derrière le bébé, ouvre le rythme de la collection d'informations. Le plaisir des parents riants, la conversation de la famille, l'entraînement d'un groupe de sources d'information dans un modèle simple de froide de bébé.

Ce modèle peut être linéaire. Certaines personnes pointant vers son père disant "papa", il prit cette photo d'homme comme une carte "père". De même, je sais parfois qu'il y a une image de "mère", "riz", "chien", "chat", v.v. Bien sûr, il y a un problème de précision de l'algorithme, ne sera pas appelé «mère», appelant parfois que le chien est «chat chat», cette fois, les adultes le réparent souvent. Ceci est tout à fait commencé có Surveillance des étiquettes et offrez votre algorithme de jugement.

Lorsque les données de test augmentent progressivement, tant qu'il y a des images, l'extérieur lui dit l'étiquette correspondant à cette image. Cela lentement, les enfants sont conscients d'une quantité suffisante d'articles pouvant être exposés à environ. J'ai commencé à avoir ma propre base de données, ce qu'on appelle des informations;

À ce stade, l'algorithme est une ligne et tout est un sur un. Simple et simple.

Le deuxième algorithme non linéaire

lentement, les enfants de connaître des objets, de commencer des liens entre tout comprendre. Je sais que je veux boire du lait, c'est une action de recherche d'aliment; Je sais que mon père peut vous garder, vous apporter le sentiment; Je connais différents commutateurs à l'intérieur, la lumière s'allumera, le ventilateur s'ouvrira, le téléviseur aura des photos, etc. À ce stade, tout n'est plus indépendant, deux ou plusieurs choses interagissent à travers un support continu. Relation hPeut être linéaire ou une série de réactions non linéaires. C'est la manière dont une certaine connexion de données est définie entre les points indépendants initiaux de la base de données.

À ce stade, le modèle d'algorithme répète le modèle principal de méadermate lentement pour correspondre à l'entrée et à la sortie d'informations externes. Cette étape ne se concentre plus sur l'entrée des informations, et plus a tendance à établir un système de connaissances connexe après avoir l'intention d'entrer des informations.

Pour ne pas être connecté, même rouvrez un espace, accumulez lentement du contenu et de lien vers cette section d'informations. Ceci est similaire à l'enfant qui n'a jamais été mis dans la maison, seulement dans la pièce. Après la première fois, je suis sorti de la maison, la voiture courait sur la route, les oiseaux volant dans le ciel, de petits poissons dans le pays, tous sont dans leur propre système d'origine. Vous ne trouvez pas de tabouret le type de cartographie correspondant. ou vous pouvez lier. Donc je seulementPeut construire un nouvel espace appelé "World World" et mettre ces choses dans.

Dans votre campagne, trouvez l'emplacement de ces éléments à mettre la bonne position, puis amenez la voie des autres concepts existants à "forcés", avec le resserrement actuel, il est serré et cette nouvelle chose sera essentiellement faire partie d'eux-mêmes. C'est pourquoi "Lenovo" est très important dans l'apprentissage, c'est pourquoi vous avez besoin de plus que vous en voulez plus. Dans le chemin, conduit en fait plus de lignes pour resserrer de nouvelles choses sur leur propre architecture cognitive.

À ce stade, l'algorithme est un réseau plat. Différents points sont connectés à une chaîne complexe et de poids. Le monde du monde vaut mieux que dire que c'est un monde, en ligne ou rugueux ou bien, ou droit. Et ceux du processus de boucle sont d'ajuster la relation de poids entre chaque lien pour obtenir les résultats d'entrée et externes, adaptés à l'attente des appâtsN corps, créant ainsi une évaluation pré-appropriée à la prochaine fois.

Mardi, algorithmes de haut niveau

L'algorithme de niveau supérieur n'est pas simplement le processus de réglage de la liaison ci-dessus. Il est nécessaire d'optimiser à partir de l'acquisition d'informations, de stockage de données, d'algorithmes d'adaptation ou même d'ajuster la prise de conscience de base.

Les données d'archives ne constituent pas une combinaison, si la structure de données est optimisée

une connexion de données à haute efficacité optimisée, optimisant ainsi l'effet logique des données de traitement

, bien que l'algorithme soit correct après avoir extrait d'informations, la peine mondiale à l'extérieur, effectue et réagit pour répondre aux attentes des attentes.

Peut étudier ...

Outre l'ajustement de base, plus important que l'auto-étude? L'auto-étude est de ne pas dire qu'ils n'apprennent pas, ils peuvent se développer automatiquement. L'idée que l'imagination peut obtenir une expérience de travail est impossible. Étudier ici fait référence à apprendre à apprendre.

C'est vrai que beaucoup de gens cNous ne pouvons avoir qu'un seul moyen. Comme ce réseau, le site d'étude peut être droit droit et tout le réseau est faux avec d'innombrables lignes droites. Les méthodes d'apprentissage des vaches sont des types différents, ont des lignes droites, des fonctions d'index, ont une chaîne sinusale et certains points peuvent également être une combinaison de fonctions ou est directement un géant de réseau nerveux. Les réseaux de famille sont en trois dimensions et favorisent des pensées, ce qui rend l'espace considéré largement.

Comment choisissez-vous un tel mode injuste? Ceci est un niveau d'auto-étude avancé. Semblable aux machines d'apprentissage, il explorera des choses dans d'énormes données, mais il veut qu'il exprime l'explication de la carte et semble-t-il. N'explique-t-il pas, il semble être un score profond ou des avantages? Le prétendu désavantage est que des personnes doivent avoir une explication de «plus de science», et doivent également avoir une carte d'affichage. Sans cette couche, il semble que cela semble mal à l'aise. Et l'avantage est due à la performance des performances excédentairesComme s'il était occupé par une ancienne technologie et que la clé est la capacité d'expliquer leur performance. Par conséquent, c'est un besoin de choses qui n'expliquent pas et ne viennent pas.


Ces caractéristiques autonomes ne sont pas normales: expérience ou conscience! Après avoir accumulé une expérience dans un grand nombre d'expériences, la manière appropriée est sélectionnée en fonction de l'expérience. Et pour certains personnes expérimentées, vous lui appelez une explication claire et cela ne constitue pas nécessairement une description complète. C'est la même chose que le processus prévu d'une grande quantité d'entrée de données et d'une certaine mesure des prédictions inhabituelles originaires d'une formation.

Plus le niveau est élevé, plus il est expérimenté est un métaphysique, vérité.

Quatre, Total

La vie est un processus continu pour apprendre à apprendre. La vie est une école externe pour information et les personnes permettent de répondre à travers leurs algorithmes. Les avantages et les inconvénients des algorithmesLes gens sont directement liés à la qualité de la vie. Vous pouvez ajuster les paramètres, apprendre le nouveau modèle d'algorithme et encore plus et essayer de penser plus, créez votre propre algorithme d'apprentissage profond du bas pour vous aider à apprendre et à répéter de ci-dessous.

La pensée est essentielle, mais pour la plupart des gens ordinaires, en plus de penser plus important encore, dans une expérience répétitive, il s'agit d'une répétition de modèle de pensée répétée, remplacez votre vitesse supérieure. L'avantage le plus important des personnes n'est rien de plus qu'un algorithme de base. Lorsque l'algorithme est amélioré pour être suffisamment excellent, tant que la sortie et le réglage sont différents, la réussite n'est qu'un problème de temps.

Trouve quelque chose qu'il pourrait insister est utile, répéter et consolider. Si nous ne pouvons pas jouer une bonne chose dans l'algorithme de la vie, c'est le meilleur choix de choisir une itération de verrouillage régionale. Semblable à la boule de neige, un jour, chNous verrons les résultats.